Faster Whisper Base

🚀 CTranslate2用Whisperベースモデル

このリポジトリには、openai/whisper-baseをCTranslate2のモデル形式に変換したものが含まれています。

このモデルは、CTranslate2またはCTranslate2をベースとしたプロジェクト（例：faster-whisper）で使用できます。

🚀 クイックスタート

このモデルは、CTranslate2またはCTranslate2をベースとしたプロジェクトで使用できます。

✨ 主な機能

• 複数の言語をサポート：英語、中国語、ドイツ語、スペイン語、ロシア語など、多くの言語に対応しています。
• 自動音声認識：音声ファイルからテキストを抽出することができます。

💻 使用例

基本的な使用法

from faster_whisper import WhisperModel

model = WhisperModel("base")

segments, info = model.transcribe("audio.mp3")
for segment in segments:
    print("[%.2fs -> %.2fs] %s" % (segment.start, segment.end, segment.text))

🔧 技術詳細

変換詳細

元のモデルは以下のコマンドで変換されました。

ct2-transformers-converter --model openai/whisper-base --output_dir faster-whisper-base \
    --copy_files tokenizer.json --quantization float16

なお、モデルの重みはFP16で保存されています。この型は、モデルを読み込む際にCTranslate2のcompute_typeオプションを使用して変更することができます。

📚 ドキュメント

元のモデルに関する詳細情報は、モデルカードを参照してください。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で提供されています。